# |
Öğrenim Çıktıları |
1 |
Verileri tanımlayabilir ve tanımlayıcı ilişkileri özetleyebilir. |
2 |
Kategorisel ve sayısal değişkenleri tanımlayıp aralarındaki ilişkileri grafiklerle açıklayabilir. |
3 |
Merkezi eğilim ve değişkenliğin ölçülerini tanımlayıp değişkenler arasındaki ilişkileri inceleyebilir. |
4 |
Sonuçlar, olaylar, permütasyon ve kombinasyonlar, olasılık, öznel olasılık, olasılık kuralları, koşullu olasılık, iki değişkenli olasılıklar gibi kavramları değerlendirebilir. |
5 |
Ayrık ve sürekli rastgele değişkenleri, özelliklerini, olasılık dağılımlarını ve beklentilerini inceleyebilir. |
6 |
Normal dağılımı ve yaklaşığını uygulayabilir. |
7 |
Olasılık dağılımlarını kullanabilir ve uygulayabilir.
|
8 |
Verilerin basıklık ve çarpıklık durumunu belirleyebilir. |
# |
Konular |
Öğretim Yöntem ve Teknikleri |
1 |
Temel istatistik kavramları. İstatistik ve istatistik kavramları arasındaki farklar nelerdir? |
Anlatım, Tartışma |
2 |
Veri analizi |
Anlatım, Tartışma |
3 |
Veri özetleme yöntemleri. Frekans dağılımları ve grafikler. |
Anlatım ve örnek problem çözümü |
4 |
Veri özetleme yöntemleri. Merkezi eğilim ölçüleri. |
Anlatım ve örnek problem çözümü |
5 |
Veri özetleme yöntemleri. Merkezi dağılım ölçüleri. |
Anlatım ve örnek problem çözümü |
6 |
Basıklık ve Çarpıklık |
Anlatım ve örnek problem çözümü |
7 |
Olasılık teorisi |
Anlatım ve örnek problem çözümü |
8 |
Ara Sınav değerlendirmesi |
Yazılı ölçme ve değerlendrme |
9 |
Kesikli olasılık dağılımları. Binom dağılımı. |
Anlatım ve örnek problem çözümü |
10 |
Kesikli olasılık dağılımları. Poisson dağılımı. |
Anlatım ve örnek problem çözümü |
11 |
Kesikli olasılık dağılımları. Hipergeometrik dağılımı. |
Anlatım ve örnek problem çözümü |
12 |
Normal dağılım. |
Anlatım ve örnek problem çözümü |
13 |
Kesikli olasılık dağılımlarının normale yaklaşımı. |
Anlatım ve örnek problem çözümü |
14 |
Kesikli olasılık dağılımlarının normale yaklaşımı. |
Anlatım ve örnek problem çözümü |
15 |
Kesikli olasılık dağılımlarının normale yaklaşımı. |
Anlatım ve örnek problem çözümü |
16 |
Son Sınav |
Yazılı ölçme ve değerlendrme |
# |
Öğrenim Çıktıları |
Program Çıktıları |
Ölçme ve Değerlendirme |
1 |
Verileri tanımlayabilir ve tanımlayıcı ilişkileri özetleyebilir. |
4 |
1͵2 |
2 |
Kategorisel ve sayısal değişkenleri tanımlayıp aralarındaki ilişkileri grafiklerle açıklayabilir. |
4 |
1͵2 |
3 |
Merkezi eğilim ve değişkenliğin ölçülerini tanımlayıp değişkenler arasındaki ilişkileri inceleyebilir. |
4 |
1͵2 |
4 |
Sonuçlar, olaylar, permütasyon ve kombinasyonlar, olasılık, öznel olasılık, olasılık kuralları, koşullu olasılık, iki değişkenli olasılıklar gibi kavramları değerlendirebilir. |
4 |
1͵2 |
5 |
Ayrık ve sürekli rastgele değişkenleri, özelliklerini, olasılık dağılımlarını ve beklentilerini inceleyebilir. |
4 |
1͵2 |
6 |
Normal dağılımı ve yaklaşığını uygulayabilir. |
4 |
1͵2 |
7 |
Olasılık dağılımlarını kullanabilir ve uygulayabilir.
|
4 |
1͵2 |
8 |
Verilerin basıklık ve çarpıklık durumunu belirleyebilir. |
4 |
1͵2 |